• 디자인학연구
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• 제17권4호
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• pp.201-210
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• 2004

본 연구는 인천의 디자인 현황을 분석하여, 인천의 특성을 살린 인천산업디자인의 발전방안을 연구하고, 다음으로 인천광역시가 처음으로 시행하고자하는 ‘인천국제디자인공모전’ 행사에 본 연구를 적용하고자 하는 것이 최종목적이다. 인천은 약260만의 인구를 가진 광역시로서, 수도권의 관문으로 수출산업의 중심지인 국내 최대의 산업도시이자, 인천국제공항개항 및 송도 신도시 개발로 인한 21세기 국제교역도시의 중추기지로 성장하고 있다. 인천의 산업구조는 대부분 중소기업 중심으로 업체 자체의 디자인 개발 능력이 부족하고, 디자인 관련 인력양성기관도 타 광역시에 비해 4년제 대학 2개교, 전문대학 6개교의 열악한 형편이다. 특히, 서울과 인접하여 디자인 관련 학회 및 공모전은 거의 전무한 상태이다. 이러한 인천이 산업적 특성과 디자인의 필요성을 우선 ‘인천국제디자인공모전’의 필요성에 대한 연구를 통하여, 그동안 타 지역에 비해 낙후된 디자인 산업 및 인천경제 활성화에 이바지하도록 할 것이다. 그리고 본 연구를 통해 얻은 결과를 토대로 인천에 걸 맞는 수준 높은 ‘인천국제디자인공모전’을 시행하는데 기초 자료로 활용하고, 나아가 우수한 디자인 전문가 양성 및 인재 발굴로 지자체, 기업, 학교가 서로 협동하여 새로운 국제도시 인천의 이미지 향상에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.665-675
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• 2014

본 연구에서는 소나무재선충병이 확산되어 있는 거제도를 대상으로 소나무재선충병 감염목 특성분석을 위하여 지상용 초분광 카메라를 활용하여 2012년과 2013년에 걸쳐 대상 임목을 촬영하였다. 영상 촬영은 소나무재선충병이 확산되는 시기인 6~9월 기간에 개체목 단위와 임분 단위로 구분하여, 개체목은 인위적으로 소나무재선충병을 주입한 공시목을 대상으로 실시하고, 임분은 소나무재선충병이 자연적으로 발생한 임분을 대상으로 실시하였다. 수백개의 파장대역 정보를 담고 있는 지상용 초분광 영상을 이용하여 소나무재선충병 감염단계에서부터 고사단계에 이르기까지 파장대역 변화와 특성분석을 진행하였다. 그 결과, 전체 파장대역 중 적색영역(550~700 nm)의 변화가 두드러지게 나타났으며 특히, 688 nm 전후의 파장대역에서 고사목과 정상목간의 가장 많은 변화폭이 관측되었다. 향후 초분광 항공사진을 활용한 소나무재선충병 감염목 탐지 활용가능성 판단을 위하여 개체목 단위 촬영영상보다 대면적의 임분단위 촬영영상을 활용한 분석이 진행되었다. 가장 큰 변화를 나타낸 688 nm 구간의 식생지수 활용을 위하여 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Red Edge Normalized Difference Vegetation Index(reNDVI), Photochemical Reflectance Index(PRI), Anthocyanin Reflectance Index 2(ARI2) 식생지수에 대한 비교 분석을 실시하였다. 감염목 탐지에 효율성이 높다고 판단되는 지수는 NDVI와 reNDVI으로 나타났으며 688 nm를 NDVI와 reNDVI식 적색영역에 적용한 결과 688 nm를 포함하여 적용한 지수값에서 감염진행에 따른 가장 큰 변화폭을 나타내어 감염목 탐지에 가장 효율적인 것으로 판단되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.760-767
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• 2014

본 연구에서는 길이가 다른 장방형 실린더 사이에서 발생하는 제트류가 후류에 미치는 영향을 알아보기 위해 회류수조에서 PIV기법을 사용하여 실험을 실시하였다. 장방형 실린더의 높이(h)와 실린더 사이의 간격(gap)은 10mm이며 폭(B)은 300mm로 하였다. 유동방향의 모델의 길이(L)는 30mm, 60mm, 90mm 및 120mm를 각각 적용하였으며, 모델의 높이(H=30mm)를 기준으로 길이의 비가 1, 2, 3,및 4이다. 유입유동은 조류의 수심에 따른 차이를 감안하여 모델의 높이(H)를 기준으로 $Re=1.4{\times}10^4$, $Re=2.0{\times}10^4$, $Re=2.9{\times}10^4$를 각각 적용하였으며. 유동계측을 위한 영역은 실린더 후방으로 모델 높이의 5배까지 설정하였다. 실험결과 유속이 증가함에 따라 와의 크기가 후류영역으로 증가하며, 근접 후류에서는 장방형 구조물일수록 관통류의 속도성분이 증가하는 특성을 나타냈다. 또한 후류로 갈수록 속도결손은 유입유동이 증가할수록 종횡비가 작은 경우에 크게 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.293-302
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• 2019

본 연구는 노인 운전자를 대상으로 한 컴퓨터 기반 운전중재 프로그램에 대해 체계적으로 분석함으로써, 노인을 위한 운전중재에 대한 근거를 제시하고자 하였다. 연구 분석을 위해 2009년 1월부터 2018년 10월까지 출판된 문헌들을 대상으로 하였으며, 국외 문헌은 'Pubmed, Goggle Scholar, Science Direct'에서 검색하였고, 국내 문헌은 'RISS, Keris, KISS'를 통하여 검색하였다. 총 359편의 논문이 검색되었고, 포함기준과 배제기준을 바탕으로 분석하여 최종 10편의 논문이 분석에 사용되었으며, 근거수준 I이 8편(80%), III가 2편(20%)이었다. 분석결과 노인에게 적용한 컴퓨터 기반 중재 방법에는 운전 시뮬레이터가 7편(70%)으로 가장 많았으며, 비디오 영상훈련 2편(20%), 닌텐도 Wii 프로그램이 1편(10%)을 차지하였다. 대부분의 연구에서 운전 시뮬레이터는 노인들의 인지영역과 시지각 능력을 훈련하고, 다양한 모의 상황에서 위험 상황에 대처하는 능력을 향상시켜 주었으며, 다른 중재방법들도 노인들에게 긍정적인 영향을 미쳤다. 노인 운전자를 평가한 평가 항목에서는 운전 시뮬레이터를 사용한 운전수행능력 평가가 가장 많았으며, 그 외 주의력, 시공간 능력, 인지기능, 위험인지 평가, 우울 및 불안평가 등이 시행되었다. 노인 운전자를 대상으로 한 컴퓨터 기반 운전중재 프로그램은 다양한 영역들을 훈련하고 평가하기에 적절하며, 안전운전을 위한 중재도구로 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제47권3호
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• pp.71-80
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• 2019

지능화와 정보화를 핵심으로 하는 4차 산업혁명이 2016년에 열렸다. 본 연구는 4차 산업혁명시대에 가장 주목받고 있는 가상현실(Virtual Reality: VR) 기술을 이용해서 조경설계 구현에 적용하는 접근 용이성이 강한 버츄얼 워크스루 방법을 제시하는 목적으로 시행되었다. 현재 가상현실 기술은 게임, 비상훈련 및 건축설계 등 많은 영역에서 활용되어 있지만, 조경분야에서는 초기단계에 처하고 있으며, 발전 전망이 밝다. 조경관련분야에서 대부분 전통적인 2차원 도면과 동적인 동영상을 통해 조경설계를 구현하는 방법을 사용하며, 또한 게임 제작 엔진으로 가상현실 구현하는 방식을 사용하고 있으나, 여러 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 설계-구현-체험 단계로 진행하였으며, 전통적인 조경설계 구현방법을 보완시키는 버츄얼 워크스루 구현방법을 제시하고자 한다. 결과적으로 버츄얼 워크스루 방법은 전통적인 방법에 비해 체험 자유성, 각도 다양성, 정보 제공 및 상호작용 등이 우수한 것으로 나타났다. 또한 높은 품질 및 효과 표현이 가능함으로 조경분야에 적용성이 강한 것으로 볼 수 있다. 향후 조경설계 평가 및 검토 관련 연구의 평가방법을 제공하며, 가상현실 조경분야에서 간편하고 활용성이 있는 구현방법으로 기대효과를 가진다. 가상현실 기법은 조경학계의 지속적인 성장을 기여할 수 있으며, 무한한 전망을 가지고 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권1호
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• pp.73-88
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• 2019

본 연구에서는 자생적 온라인 교사 공동체 인디스쿨에 축적되어 온 과학 교수 관련 질문 게시글을 분석함으로써, 초등교사가 겪는 과학 교수 관련 어려움을 파악했다. 이를 위해, 3~6학년 물리 영역 및 과학 전반에 해당하는 질문 게시글 409개를 초등교사의 탐구 기반 과학 교수 역량을 다룬 Alake-Tuenter et al.(2013)의 틀을 수정 보완한 질문 분석틀로 분석하였고, 과학-SMK와 과학-PCK의 구성요소별 어려움을 탐색하였다. 분석 결과, 과학-SMK 질문이 과학-PCK 질문 보다 더 많이 나타났으며, 연도별로는 교육과정이 변화하는 시기였던 2014년과 2015년도에, 단원별로는 렌즈 단원에 대한 질문이 가장 많았다. 과학-SMK 측면에서 4년 이상 지속적으로 나타난 어려움은 렌즈와 전기 단원에 대한 것이다. 렌즈 단원에서는 투명한 물컵 모양의 물체가 렌즈로 작동하는 원리와 볼록렌즈에서 상의 생성 과정 등 과학적 사실과 개념의 적용 등이, 전기 단원에서는 '전류의 흐름 변화에 따른 나침반의 움직임 변화'와 '전구의 직렬연결'에서 예상치 못한 탐구 결과 오류 등이 초등교사가 오랜 기간 겪어온 과학-SMK 측면의 어려움으로 나타났다. 과학-PCK 측면에서 4년 이상 지속적으로 나타난 어려움은 과학수업 운영 전반에 대한 것으로, 수업자료 및 학기말 활동구성 아이디어의 요청과 교육과정 운영 지침의 이해 등이 있다. 자생적으로 생성 및 운영되고 있는 인디스쿨의 과학 교수 관련 질문 게시글에서 오랫동안 해결되지 못한 채 반복되고 있는 초등교사들의 실제적인 어려움을 파악해 이를 해결하고 도움을 줄 수 있는 과학 교수 지원 체제를 구축하는 것이 필요할 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.285-290
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• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.19-26
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• 2021

역사적 지역에서 발굴되는 문화재는 시대적 배경을 바탕으로 고유의 특징을 가지고 있으며, 역사와 전파 지역의 흐름에 따라 그 문양과 특징이 조금씩 변화하는 것을 볼 수 있다. 어떤 지역에서 발굴된 문화재는 그 당시의 문화를 대표하며 온전한 모습을 유지하는 것도 있지만, 대부분이 파손/손실되거나 일부분으로 나누어져 그 구성을 연구하고 파손된 부분을 복구하기 위해 많은 전문가가 동원된다. 이 연구의 목적은 이러한 복원연구에 인공지능 신경망을 통해 과거의 문양과 패턴들을 학습시키고, 출토된 문화재에서 손실된 부분을 복원시키는 데 있으며, 문화재를 복원하기 위해 기본적인 생성적 적대 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 사용한다. 연구에서는 GAN을 기반으로 출토된 문화재 일부를 기반으로 하여 손상/손실된 나머지 부분을 복구한 연구 과정으로, 학습에 기반이 되는 온전한 문화재의 이미지로 훈련을 하고, 일부를 마음대로 손상해 복구할 수 있도록 했다. 연구는 문화재 복구에 있어, 시대적 특징을 어느 정도 복구하는지, 색상과 재질을 복구하는지에 중점을 두고 있다. 마지막으로는 실제 출토된 비슷한 문화재를 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 문양을 복구함으로써 인공신경망의 적용 범위를 연구한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.